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Inferência Bayesiana não-paramétrica aplicada à estimação e predição de séries temporais

Processo: 12/03000-9
Linha de fomento:Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
Vigência (Início): 01 de julho de 2012
Vigência (Término): 31 de dezembro de 2012
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Probabilidade e Estatística - Estatística
Pesquisador responsável:Fernando Antonio Moala
Beneficiário:Marcelo Hartmann
Instituição-sede: Faculdade de Ciências e Tecnologia (FCT). Universidade Estadual Paulista (UNESP). Campus de Presidente Prudente. Presidente Prudente , SP, Brasil
Assunto(s):Inferência não paramétrica   Processos gaussianos   Análise de séries temporais   Inferência bayesiana

Resumo

Processos Gaussiano conjuntamente aos método bayesianos são aplicados na estimação de funções, isto é, não se supõe uma única forma funcional paramétrica subjacente aos dados. Nesta abordagem em inferência não-paramétrica, a densidade ou a função de interesse podem ser estimadas sem imposição de quaisquer suposições restritivas sobre a sua forma. Os dados permitem determinar a estimativa da função de interesse em vez de condicionála a pertencer a uma dada família paramétrica. Realiza-se também algumas aplicações em modelos de séries temporais.

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